지리정보 시각화
지도 시각화
1. maps를 이용한 시각화
maps 패키지
전 세계 나라의 경계선이 입력된 지도 자료이다.
나라의 주별 경계선까지 입력되어 있으나 지도가 1990년 자료를 기준으로 개발되어 업데이트 된 나라와 업데이트 안된 나라가 섞여있다.
col과 fill을 통해 나라별 특징을 시각화 하기 좋다.
미국의 경우 state 까지 세분화 하여 시각화가 가능하다.
library(maps)## Warning: 패키지 'maps'는 R 버전 4.1.3에서 작성되었습니다library(ggmap)## Warning: 패키지 'ggmap'는 R 버전 4.1.3에서 작성되었습니다## 필요한 패키지를 로딩중입니다: ggplot2## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.map("world")
map("world","italy")
map(‘world’)를 이용하면 전세계지도
만약 나라의 이름을 추가한다면 이에 해당하는 나라지도를 그릴 수 있다.
map_data() 함수를 이용하여 원하는 나라에 해당하는 자료를 가지고 올 수 있습니다만, 내용이 빈약합니다.
korea <- map_data("world","South Korea")
head(korea, 20)## long lat group order region subregion
## 1 126.3270 33.22363 1 1 South Korea Cheju Do
## 2 126.2820 33.20151 1 2 South Korea Cheju Do
## 3 126.2402 33.21484 1 3 South Korea Cheju Do
## 4 126.2290 33.22524 1 4 South Korea Cheju Do
## 5 126.1787 33.28257 1 5 South Korea Cheju Do
## 6 126.1656 33.31201 1 6 South Korea Cheju Do
## 7 126.1994 33.36806 1 7 South Korea Cheju Do
## 8 126.3377 33.46040 1 8 South Korea Cheju Do
## 9 126.6955 33.54932 1 9 South Korea Cheju Do
## 10 126.7599 33.55322 1 10 South Korea Cheju Do
## 11 126.9012 33.51514 1 11 South Korea Cheju Do
## 12 126.9313 33.44385 1 12 South Korea Cheju Do
## 13 126.9054 33.38237 1 13 South Korea Cheju Do
## 14 126.8729 33.34116 1 14 South Korea Cheju Do
## 15 126.7092 33.27168 1 15 South Korea Cheju Do
## 16 126.5817 33.23833 1 16 South Korea Cheju Do
## 17 126.3270 33.22363 1 17 South Korea Cheju Do
## 19 126.7530 34.34399 2 19 South Korea 11
## 20 126.7699 34.29644 2 20 South Korea 11
## 21 126.6891 34.30542 2 21 South Korea 11unique(korea$subregion)## [1] "Cheju Do" "11" "3" "21" "5" "Namhae Do"
## [7] "Koje Do" "8" "Ullung Do" "10" NA한국지도를 시각화 한 후 polygon 함수를 이용하면 제주도에
색을 넣을 수 있지만,
그림의 해상도가 낮아 시각화에 적절한 그림은 아닙니다.
map('world','South Korea')
jeju <- subset(korea, korea$subregion=="Cheju Do")
polygon(jeju$lon,jeju$lat, col="grey")
하지만, 미국의 지도는 maps 패키지만으로 시각화가 가능합니다.
map("state")
map.text("state", add=T)
2. raster를 이용한 시각화
raster 패키지는 인터넷을 통해 행정, 해발도, 기후 자료들을 다운로드 받아 이를 시각화 할 수 있습니다.
시각화를 위해선 raster 패키지의 설치가 필요합니다.
한국지도를 시각화 한다면 아래와 같이 코드를 입력하면 됩니다.
library(raster)
kor0 <- getData('GADM', country='KOR', level=0)
plot(kor0)
kor1 <- getData('GADM', country='KOR', level=1)
plot(kor1)
kor2 <- getData('GADM', country='KOR', level=2)
plot(kor2)
level 수준에 따라 0은 나라, 1은 시도,
2는 시군구 행정자료입니다.
getData 함수로 다운로드 받은 지도는 plot 함수를 이용하면 간단히 시각화 할 수 있습니다.
이제 raster 패키지에서 다운 받은 그림자료를 이용하여 코로나바이러스감염증-19의 시도별발생동향을 시각화 하겠습니다.
시도별 발생동향을 시각화 하기 위해선 아래의 단계가 필요합니다.
kor1 자료에 발생 현황 수 입력
입력된 자료 범위 선정 후 색 부여
col을 이용한 지도 시각화
그럼 차례대로 지도를 그려보겠습니다.
class(kor1)## [1] "SpatialPolygonsDataFrame"
## attr(,"package")
## [1] "sp"kor1@data## GID_0 NAME_0 GID_1 NAME_1
## 1 KOR South Korea KOR.1_1 Busan
## 10 KOR South Korea KOR.2_1 Chungcheongbuk-do
## 11 KOR South Korea KOR.3_1 Chungcheongnam-do
## 12 KOR South Korea KOR.4_1 Daegu
## 13 KOR South Korea KOR.5_1 Daejeon
## 14 KOR South Korea KOR.6_1 Gangwon-do
## 15 KOR South Korea KOR.7_1 Gwangju
## 16 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do
## 17 KOR South Korea KOR.9_1 Gyeongsangbuk-do
## 2 KOR South Korea KOR.10_1 Gyeongsangnam-do
## 3 KOR South Korea KOR.11_1 Incheon
## 4 KOR South Korea KOR.12_1 Jeju
## 5 KOR South Korea KOR.13_1 Jeollabuk-do
## 6 KOR South Korea KOR.14_1 Jeollanam-do
## 7 KOR South Korea KOR.15_1 Sejong
## 8 KOR South Korea KOR.16_1 Seoul
## 9 KOR South Korea KOR.17_1 Ulsan
## VARNAME_1
## 1 Pusan|Busan Gwang'yeogsi|Pusan-gwangyoksi|Fusan
## 10 Chungchongbuk-Do|Chungcheongbugdo|Ch'ungch'ong-bukto|Chusei Hoku-do|North Chungchong|Ch'ungch'ong-bukto
## 11 Chungchongnam-Do|Ch'ungch'ong-namdo|Chusei Nan-do|South Chungchong|Ch'ungch'ong-namdo
## 12 Taegu|Daegu Gwang'yeogsi|Taegu-gwangyoksi|Taikyu
## 13 Daejeon Gwang'yeogsi|Taej<U+014F>n-gwangy<U+014F>ksi|Taiden
## 14 Kang-Won-Do|Gang'weondo|Kangwon-do|Kogen-do|South Kangwon
## 15 Kwangju|Kwangju-gwangyoksi
## 16 Kyonggi-do|Keiki-do|Kyunggi
## 17 Kyongsangbuk-Do|Gyeongsangbugdo|Kyongsang-bukto|Keisho Hoku-do|North Kyongsang
## 2 Kyongsangnam-Do|Kyongsang-namdo|Keisho Nan-do|South Kyongsang
## 3 Inchon|IInch'on-gwangyoksi|Jinsen
## 4 Jeju-doQuelpart|Saishu-to|Cheju-do
## 5 Chollabuk-Do|Cholla-bukto|Jeonrabugdo|North Cholla|Zenra Hoku-do
## 6 Chollanam-Do|Cholla-namdo|Jeonranamdo|South Cholla|Zenra Nan-do
## 7 Sejong Metropolitan Autonomous City
## 8 Keijo|Seoul|Seul|Seul|Soul|Soul-t'ukpyolsi
## 9 Ulsan-gwangyoksi
## NL_NAME_1 TYPE_1
## 1 부산광역시 | 釜山廣域市 Gwangyeoksi
## 10 충청북도 | 忠淸北道 Do
## 11 충청남도 | 忠淸南道 Do
## 12 대구광역시 | 大邱廣域市 Gwangyeoksi
## 13 대구광역시 | 大邱廣域市 Gwangyeoksi
## 14 강원도 | 江原道 Do
## 15 광주광역시 | 光州廣域市 Gwangyeoksi
## 16 경기도 | 京畿道 Do
## 17 경상북도 | 慶尙北道 Do
## 2 경상남도 | 慶尙南道 Do
## 3 인천광역시 | 仁川廣域市 Gwangyeoksi
## 4 제주특별자치도 | 濟州特別自治道 Do
## 5 전라북도 | 全羅北道 Do
## 6 전라남도 | 全羅南道 Do
## 7 세종특별자치시 Do
## 8 서울특별시 Teukbyeolsi
## 9 울산광역시 | 蔚山廣域市 Metropolitan City
## ENGTYPE_1 CC_1 HASC_1
## 1 Metropolitan City <NA> KR.PU
## 10 Province <NA> KR.GB
## 11 Province <NA> KR.GN
## 12 Metropolitan City <NA> KR.TG
## 13 Metropolitan City <NA> KR.TJ
## 14 Province <NA> KR.KW
## 15 Metropolitan City <NA> KR.KJ
## 16 Province <NA> KR.KG
## 17 Province <NA> KR.KB
## 2 Province <NA> KR.KN
## 3 Metropolitan City <NA> KR.IN
## 4 Province <NA> KR.CJ
## 5 Province <NA> KR.CB
## 6 Province <NA> KR.CN
## 7 Metropolitan Autonomous City <NA> KR.SJ
## 8 Capital Metropolitan City <NA> KR.SO
## 9 Metropolitan City <NA> KR.ULclass 함수를 실행시키면 kor1의 속성을 보실 수 있습니다.
공간자료로 구성되어 있으며, 공간자료는 @(slot) 개념을 이용하여 데이터를 관리하고 있습니다.
자료를 보면 한국이름 중 대전이 대구로 잘못 표기되어 있습니다.
따라서 NAME_1을 이용하여 자료를 처리하겠습니다.
이제 NAME_1의 순서대로 확인자수를 확인하여 입력해주세요.
kor1@data$NAME_1## [1] "Busan" "Chungcheongbuk-do" "Chungcheongnam-do"
## [4] "Daegu" "Daejeon" "Gangwon-do"
## [7] "Gwangju" "Gyeonggi-do" "Gyeongsangbuk-do"
## [10] "Gyeongsangnam-do" "Incheon" "Jeju"
## [13] "Jeollabuk-do" "Jeollanam-do" "Sejong"
## [16] "Seoul" "Ulsan"confirmed <-c(26151,10928,16287,14350,8309,9706,11173,102984,14540,23941,20455,3900,11259,11454,2514,66067,8302)
kor1@data$confirmed## NULL이제 입력된 숫자를 cut 함수와 heat.colors를 이용하여 색을 넣겠습니다.
cut 함수는 임의의 구간으로 자료를 잘라 줍니다.
cut(confirmed, c(0,2000,5000,10000,20000,50000,100000,200000))## [1] (2e+04,5e+04] (1e+04,2e+04] (1e+04,2e+04] (1e+04,2e+04] (5e+03,1e+04]
## [6] (5e+03,1e+04] (1e+04,2e+04] (1e+05,2e+05] (1e+04,2e+04] (2e+04,5e+04]
## [11] (2e+04,5e+04] (2e+03,5e+03] (1e+04,2e+04] (1e+04,2e+04] (2e+03,5e+03]
## [16] (5e+04,1e+05] (5e+03,1e+04]
## 7 Levels: (0,2e+03] (2e+03,5e+03] (5e+03,1e+04] ... (1e+05,2e+05]cut 함수의 구분 기준(,)에 맞추어 heat.colors 함수를 연결하면 기준에 맞추어 R에서 자동으로 색상을 줍니다.
cut(confirmed, c(0,2000,5000,10000,20000,50000,100000,200000), heat.colors(7))## [1] #FFCC00 #FF9900 #FF9900 #FF9900 #FF6600 #FF6600 #FF9900 #FFFF80 #FF9900
## [10] #FFCC00 #FFCC00 #FF3300 #FF9900 #FF9900 #FF3300 #FFFF00 #FF6600
## Levels: #FF0000 #FF3300 #FF6600 #FF9900 #FFCC00 #FFFF00 #FFFF80이제 kor1 자료에 색상을 넣은 후 이를 시각화 하겠습니다.
- 주의 : R이 색을 이해할 수 있도록 paste를 꼭 사용해야합니다.
사용하지 않으면 원하는 색으로 그림이 그려지지 않습니다.
kor1@data$col=cut(confirmed, c(0,2000,5000,10000,20000,50000,100000,200000), heat.colors(7))
plot(kor1, col=paste(kor1$col))
그림이 잘 그려졌지만 위험한 지역과 안전한 지역의 색이 반대로 된거 같습니다.
rev() 함수를 이용하여 색을 반대로 변환 하겠습니다.
kor1@data$col=cut(confirmed, c(0,2000,5000,10000,20000,50000,100000,200000), rev(heat.colors(7)))
plot(kor1, col=paste(kor1$col))
이제 그림의 중앙에 확인자 수를 넣어보겠습니다.
coordinates 함수를 이용하면 행정지역 별 가운데 위치를 R이 출력해줍니다.
coordinates(kor1)## [,1] [,2]
## 1 129.0912 35.21142
## 10 127.8182 36.70061
## 11 126.8432 36.52545
## 12 128.5799 35.78117
## 13 127.3786 36.31868
## 14 128.2810 37.71682
## 15 126.8551 35.13442
## 16 127.1861 37.49094
## 17 128.7407 36.30965
## 2 128.2746 35.34559
## 3 126.6268 37.48770
## 4 126.5539 33.38431
## 5 127.1598 35.69758
## 6 126.9695 34.93609
## 7 127.2392 36.54758
## 8 126.9910 37.53330
## 9 129.2414 35.53645확진자 수가 들어갈 위치의 x와 y의 위치를 lonlat으로 저장한 후 text 함수로 시각화 합니다.
legend(범례)를 추가하여 색상의 범위도 알려주겠습니다.
coordinates(kor1) -> lonlat
plot(kor1, col=paste(kor1$col))
text(x=lonlat[,1], y=lonlat[,2], labels=confirmed, cex=0.7)
legend("bottomright",
legend=c("0-2k","2k-5k","5k-10k","10k-20k","20k-50k","50k-100k","100k-200k"),
fill=rev(heat.colors(7)), cex=0.6)
경기도와 서울특별시의 위치가 중복되기는 하지만 숫자가 들어갈 위치만
조정해주면 그림이 수정됩니다.
title을 이용하면 제목도 설정할 수 있습니다.
R을 이용하지 않더라도 ’SGIS 통계지리정보서비스’를 이용하면 지도에 시각화가 가능합니다.
원하는 지역만 그리고 싶다면?
kor2는 시군구 그림입니다. 만약 수도권(경기도, 서울특별시, 인천광역시)만 선택하여 그림을 그리고 싶다면??
kor2@data를 통해 자료의 구조를 살펴보면 NAME_1을
이용하여 경기도, 서울특별시, 인천광역시를 쉽게 찾을 수 있습니다.
unique() 함수는 중복을 제외한 유일한 하나만 출력시켜주는 함수 입니다.
head(kor2@data)## GID_0 NAME_0 GID_1 NAME_1 NL_NAME_1 GID_2
## 184167 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.1_1
## 184231 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.2_1
## 184264 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.3_1
## 184196 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.4_1
## 184310 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.5_1
## 184128 KOR South Korea KOR.1_1 Busan 부산광역시 | 釜山廣域市 KOR.1.6_1
## NAME_2 VARNAME_2 NL_NAME_2 TYPE_2 ENGTYPE_2 CC_2 HASC_2
## 184167 Buk <NA> 북구| 北區 Gu District <NA> <NA>
## 184231 Busanjin <NA> 부산진구| 釜山鎭區 Gu District <NA> <NA>
## 184264 Dong <NA> 동구| 東區 Gu District <NA> <NA>
## 184196 Dongnae <NA> 동래구| 東萊區 Gu District <NA> <NA>
## 184310 Gangseo <NA> 강서구| 江西區 Gu District <NA> <NA>
## 184128 Geumjeong <NA> 금정구| 金井區 Gu District <NA> <NA>unique(kor2@data$NAME_1)## [1] "Busan" "Chungcheongbuk-do" "Chungcheongnam-do"
## [4] "Daegu" "Daejeon" "Gangwon-do"
## [7] "Gwangju" "Gyeonggi-do" "Gyeongsangbuk-do"
## [10] "Gyeongsangnam-do" "Incheon" "Jeju"
## [13] "Jeollabuk-do" "Jeollanam-do" "Sejong"
## [16] "Seoul" "Ulsan"이제 subset()를 이용하여 원하는 지역만 추출하겠습니다.
부산 아래의 섬 하나를 인천으로 인식하는 문제가 있습니다.
axis() 함수를 이용하여 그림의 범위를 살펴봅니다.
이 후 xlim과 ylim을 이용하여 그림의 범위를 지정하면 수도권 지역만 선책됩니다.
metro <- subset(kor2, NAME_1 %in% c("Seoul","Gyeonggi-do","Incheon"))
plot(metro)
axis(1)
axis(2)
plot(metro, xlim=c(125,128), ylim=c(36.5,38.5))
head(metro@data)## GID_0 NAME_0 GID_1 NAME_1 NL_NAME_1 GID_2
## 183025 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.1_1
## 183141 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.2_1
## 183010 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.3_1
## 182961 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.4_1
## 182758 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.5_1
## 182742 KOR South Korea KOR.8_1 Gyeonggi-do 경기도 | 京畿道 KOR.8.6_1
## NAME_2 VARNAME_2 NL_NAME_2 TYPE_2 ENGTYPE_2 CC_2 HASC_2
## 183025 Ansan <NA> 안산시| 安山市 Si City <NA> <NA>
## 183141 Ansoeng <NA> 안성시| 安城市 Si City <NA> <NA>
## 183010 Anyang <NA> 안양시| 安養市 Si City <NA> <NA>
## 182961 Bucheon <NA> 부천시| 富川市 Si City <NA> <NA>
## 182758 Dongducheon <NA> 동두천시| 東豆川市 Si City <NA> <NA>
## 182742 Gapyeong <NA> 가평군| 加平郡 Gun County <NA> <NA>위의 방법을 이용한다면 시군구 별 값과 색도 넣은 그림을 그릴 수 있습니다.
rgdal 패키지를 이용한 지도 시각화
위의 링크를 접속하면 TM 좌표계를 이용한 고용량의 시도, 시군구, 읍면동 자료를 다운로드 하실 수 있습니다.
shp 파일은 arcGIS에서 주로 사용합니다.
shp 파일은 rgdal 패키지의 readOGR 함수로 불러 올 수 있습니다.
shp를 처리에 관한 내용은 수업시간 강의를 진행하겠습니다.
전국표준노드링크도 readOGR 함수로 불러옵니다.
ggmap 패키지를 이용한 지도 시각화
ggmap을 이용하여 배경지도를 그린 후 결과를 시각화 할 수 있습니다.
if(!require(ggplot2))install.packages("ggplot2"); library(ggplot2)
if(!require(ggmap)) install.packages("ggmap"); library(ggmap)ggmap(get_map(location='south korea', zoom=7))을 실행시면 error가 발생합니다.
2018년까지 무료로 google지도를 R에서 다운로드 받아 시각화가 가능했지만,
지금은 API가 변경되어 카드를 등록하신 후 이용하실 수
있습니다.
구글지도를 다운로드 받지 않더라도 아래 그림을 그릴 수 있습니다.
- 좌, 우, 위, 아래의 값을 지정해 주어야 지도 그림이 그려집니다.
library(ggmap)
kor <- c(left = 126.45, bottom = 33.49, right = 126.49, top = 33.52)
map <- get_stamenmap(kor, zoom = 14, maptype = "toner-lite")
ggmap(map)
map <- get_stamenmap(kor, zoom = 6, maptype = "watercolor")
ggmap(map)
만약 유럽 배경지도를 가지고 오고 싶다면?
europe <- c(left = -12, bottom = 35, right = 30, top = 63)
get_stamenmap(europe, zoom = 5) %>% ggmap()## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/14/8.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/15/8.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/16/8.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/17/8.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/18/8.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/14/9.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/15/9.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/16/9.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/17/9.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/18/9.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/14/10.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/15/10.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/16/10.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/17/10.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/18/10.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/14/11.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/15/11.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/16/11.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/17/11.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/18/11.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/14/12.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/15/12.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/16/12.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/17/12.png## Source : http://tile.stamen.com/terrain/5/18/12.png
한국지도를 배경으로 와이파이의 분포 그림을 그려보겠습니다.
kor <- c(left = 124, bottom = 33, right = 132, top = 39)
map <- get_stamenmap(kor, zoom = 7, maptype = "toner-lite")## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/108/48.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/109/48.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/110/48.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/108/49.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/109/49.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/110/49.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/108/50.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/109/50.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/110/50.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/108/51.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/109/51.png## Source : http://tile.stamen.com/toner-lite/7/110/51.pngwifi <- read.csv('F:/work/2020/1. 발표/R 시각화 (통계교육원)/day3/Chap13_map2/wifi.csv', header=T) #wifi.csv
head(wifi)## company lat lon
## 1 KT 37.74417 128.9056
## 2 KT 37.72806 128.9543
## 3 KT 37.75710 128.8900
## 4 KT 37.74769 128.8840
## 5 KT 37.74866 128.9073
## 6 KT 37.74281 128.8827우리나라 이동통산시의 wifi 설치 위치들입니다.
geom_point를 이용하면 점으로 위치를 표현할 수 있지만 결과가 보기 좋지 않습니다.
ggmap(map) + geom_point(data=wifi, aes(x=lon, y=lat, color=company))
ggmap(map) + geom_point(data=wifi, aes(x=lon, y=lat, color=company)) + facet_grid(.~company)
stat_density_2d를 이용하면 2차원 밀도 그림(열섬그림)을 쉽게 그릴 수 있습니다.
ggmap(map) + stat_density_2d(data=wifi, aes(x=lon, y=lat))
ggmap(map) +
stat_density_2d(data=wifi, aes(x=lon, y=lat, fill=..level.., alpha=..level..), geom='polygon', size=2, bins=30)
..level..은 밀도의 수준을 계산하라는 함수이고 alpha는 투명도를 의미합니다.
geom=’polygon’에서 polygon은 다각형이라는 뜻입니다.
기본은 위에서 본 것처럼 선(線)으로 돼 있는데 그것 말고 도형으로 그리라고 명령을 준 겁니다.
선을 기준으로 size는 선 굵기, bins는 선 간격이라는 뜻입니다.
ggmap(map) +
stat_density_2d(data=wifi, aes(x=lon, y=lat, fill=..level.., alpha=..level..), geom='polygon', size=7, bins=28) +
scale_fill_gradient(low='yellow', high='red', guide=F)+
scale_alpha(range=c(0.02, 0.8), guide=F)## Warning: It is deprecated to specify `guide = FALSE` to remove a guide. Please use `guide = "none"` instead.
## It is deprecated to specify `guide = FALSE` to remove a guide. Please use `guide = "none"` instead.
국내선 항공편도 그림을 그릴 수 있습니다.
airport <- read.csv('F:/work/2020/1. 발표/R 시각화 (통계교육원)/day3/Chap13_map2/airport.csv', header=T) #airport.csv
route <- read.csv('F:/work/2020/1. 발표/R 시각화 (통계교육원)/day3/Chap13_map2/route.csv', header=T) #route.csv
head(airport)## airport iata lon lat
## 1 강릉 KAG 128.944 37.7536
## 2 광주 KWJ 126.809 35.1264
## 3 군산 KUV 126.616 35.9038
## 4 김포 GMP 126.791 37.5583
## 5 대구 TAE 128.659 35.8941
## 6 목포 MPK 126.380 34.7589head(route)## id airport lon lat
## 1 1 CJJ 127.499 36.7166
## 2 7 CJJ 127.499 36.7166
## 3 45 CJJ 127.499 36.7166
## 4 77 CJJ 127.499 36.7166
## 5 2 CJJ 127.499 36.7166
## 6 8 CJJ 127.499 36.7166ggmap(map) + geom_point(data=airport, aes(x=lon, y=lat, size=3))
ggmap(map) +
geom_point(data=airport, aes(x=lon, y=lat, size=3))+
geom_line(data=route, aes(x=lon, y=lat, group=id))
제주도 노선을 황금색으로 표현해 본다면?
CJU_route<-route[route$airport=="CJU","id"]
route1 <- route[route$id %in% CJU_route,]
ggmap(map) +
geom_point(data=airport, aes(x=lon, y=lat, size=3))+
geom_line(data=route1, aes(x=lon, y=lat, group=id, size=2), col='gold')
leaflet 패키지를 이용한 대화형 그림
leaflat 패키지를 설치하면 오픈지도를 R에서 그릴 수 있습니다.
기본그림은 아래와 같습니다.
library(leaflet)
m <- leaflet() %>%
addTiles()
m타일을 바꾸면 여러형태의 그림이 표현됩니다.
x <- leaflet() %>%
addTiles() %>%
setView( lng = 2.34, lat = 48.85, zoom = 5 ) %>%
addProviderTiles("NASAGIBS.ViirsEarthAtNight2012")
xNasa: NASAGIBS.ViirsEarthAtNight2012
Google map: Esri.WorldImagery
Gray: Esri.WorldGrayCanvas
Terrain: Esri.WorldTerrain
Topo Map: Esri.WorldTopoMap
더 알고 싶다면 here
m <- leaflet() %>%
addTiles() %>%
setView( lng = 2.34, lat = 48.85, zoom = 3 ) %>%
addProviderTiles("Esri.WorldImagery")
m지도 자료도 시각화가 가능합니다.
# load example data (Fiji Earthquakes) + keep only 100 first lines
data(quakes)
quakes <- head(quakes, 100)
# Create a color palette with handmade bins.
mybins <- seq(4, 6.5, by=0.5)
mypalette <- colorBin( palette="YlOrBr", domain=quakes$mag, na.color="transparent", bins=mybins)
# Prepare the text for the tooltip:
mytext <- paste(
"Depth: ", quakes$depth, "<br/>",
"Stations: ", quakes$stations, "<br/>",
"Magnitude: ", quakes$mag, sep="") %>%
lapply(htmltools::HTML)
# Final Map
m <- leaflet(quakes) %>%
addTiles() %>%
setView( lat=-27, lng=170 , zoom=4) %>%
addProviderTiles("Esri.WorldImagery") %>%
addCircleMarkers(~long, ~lat,
fillColor = ~mypalette(mag), fillOpacity = 0.7, color="white", radius=8, stroke=FALSE,
label = mytext,
labelOptions = labelOptions( style = list("font-weight" = "normal", padding = "3px 8px"), textsize = "13px", direction = "auto")
) %>%
addLegend( pal=mypalette, values=~mag, opacity=0.9, title = "Magnitude", position = "bottomright" )
m